Skip to main content

Industry: Fraud

Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones

blog

Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones

Cómo la respuesta no siempre radica en tener más datos, sino en adoptar un enfoque más integral.

La creciente amenaza del fraude en aplicaciones

El mundo continúa volviéndose cada vez más digital, y los estafadores están aprovechando esta tendencia al encontrar constantemente nuevas formas de explotar cualquier debilidad en los sistemas tecnológicos y de servicios financieros. En particular, el fraude en aplicaciones ha surgido como una amenaza significativa en los servicios financieros, con intentos (y diversos tipos) que aumentan constantemente. Según el Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023, cerca del 5% de las transacciones digitales a nivel mundial en 2022 se consideraron posiblemente fraudulentas (4.2% específicamente para servicios financieros), y se registraron más de $4.5 mil millones en saldos pendientes en los Estados Unidos para préstamos de automóviles, tarjetas de crédito/venta al por menor y préstamos personales no garantizados, debido a identidades sintéticas (lo que marca un aumento del 27% desde 2020 y el nivel más alto registrado hasta ahora). Además, se observó un aumento del 39% en los intentos de fraude en servicios financieros de 2019 a 2022, siendo el fraude de identidad la categoría principal.

Entonces, ¿qué significa esto para las instituciones financieras, proveedores de pagos, prestamistas, fintech, y demás? Pues, significa que, a medida que los estafadores y sus trucos avanzan, nosotros también debemos poner al día la manera en que, como industria, los detectamos y evitamos. ¿Y cómo hacemos eso? Una pieza clave es la orquestación de datos, porque con una visión más amplia y completa de tus clientes, puedes:

  • Detectar y prevenir el fraude de manera más precisa, tanto en el proceso de incorporación como más adelante; 
  • Garantizar que los clientes auténticos y elegibles al crédito no sufran las consecuencias mientras lo haces.

Intentos de fraude en aumento

Los intentos de fraude están en rápido aumento. Lo que hace más crucial que nunca que la industria de servicios financieros perfeccione la prevención. Según TransUnion, estos son los principales tipos de fraude y su crecimiento este año:

Tipo de fraude Porcentaje de fraude digital en 2022 Cambio en el Volumen de 2019 a 2022
Tarjeta de crédito 6.5% 76%
Toma de control de cuentas 6.3% 81%
Robo real de identidad 6.2% 81%
ACH/Débito 6.0% 122%
Identidad sintética 5.3% 132%
**Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023

Para prevenir el fraude en solicitudes, las instituciones de servicios financieros deben emplear diversos mecanismos de detección, generalmente recopilados de socios/fuentes de datos, que incluyen verificación de identidad, screening y scoring. La verificación de identidad implica asegurarse de que el solicitante sea quien afirma ser, mientras que el screening implica verificar la información del solicitante en diversas bases de datos, como agencias de crédito y listas de observación, para identificar posibles señales de alerta. El scoring implica evaluar el riesgo asociado con el solicitante en función de varios puntos de datos, como historial crediticio, empleo y datos financieros. Examinar diversas fuentes de datos, que incluyen open banking, datos de agencias de crédito, correo electrónico y redes sociales, información del dispositivo, KYC (Conoce a tu cliente) y screening de sanciones, pueden utilizarse para verificar a) si una persona es realmente quien dice ser y b) si realmente tiene la intención de utilizar el producto financiero de manera responsable (es decir, ¿te pagará?).

¿Más datos para combatir el fraude? ¿O MEJORES datos?

Así que está claro que la prevención del fraude es crucial. Pero si tu reacción inmediata es comprar todos los datos… piénsalo de nuevo.

“La reacción impulsiva ante el aumento de las violaciones de datos y el persistente fraude digital podría ser aumentar la verificación de identidad y los controles de autenticación. Sin embargo, la transición a una experiencia del cliente siempre activa y digital, evidenciada por el dramático aumento en las transacciones digitales en los últimos años, significa que los líderes en la prevención del fraude deben ser conscientes de la experiencia del cliente y permitir que el negocio impulse el crecimiento en los ingresos mientras reduce el riesgo de fraude.”

TransUnion

Entonces, a pesar de lo tentador que puede ser utilizar más y más datos, necesitas equilibrarlo con a) la experiencia del consumidor (¿estás listo para agregar más fricción al viaje?) y b) el costo y la ineficiencia innecesarios de comprar más datos de los que necesitas. Porque cuanto mejor seas accediendo e integrando los datos correctos sobre el fraude, en el momento adecuado durante el recorrido del cliente, mejores resultados verás:

  • Menos fricción en la experiencia del consumidor.
  • Modelos de riesgo de fraude más precisos.
  • Mayor capacidad para evaluar la actividad fraudulenta y la intención de pago.
  • Más crecimiento, porque en última instancia, cuanto más hábil seas en prevenir el fraude, más confianza podrás tener en tus decisiones, lo que permite mejoras comerciales sostenibles en todo el ciclo de vida del cliente.

Sidenote: La analítica predictiva, como el aprendizaje automático integrado y la inteligencia artificial, también ayuda al analizar automáticamente vastas cantidades de datos y proporcionar ideas sobre patrones de comportamiento que podrían indicar fraude.

Eliminar los compartimentos de toma de decisiones

Los métodos tradicionales de detección de fraudes a menudo generan entornos aislados entre los equipos de fraude y riesgo, lo que conduce a una visión incompleta del cliente y de su solvencia crediticia. Para superar este desafío, las instituciones financieras deben considerar adoptar una solución de toma de decisiones de riesgo integral y completa que integre la gestión de fraudes y riesgos. Este enfoque permite una visión más completa de los clientes y su solvencia crediticia, al tiempo que detecta de manera precisa el fraude al eliminar el entorno aislado entre los equipos de fraude y riesgo.

Una perspectiva más completa e integrada de tus clientes te permite anticiparte a las amenazas, y una plataforma integral de toma de decisiones de riesgo garantiza que puedas mejorar constantemente tus modelos de riesgo de fraude y optimizar decisiones a medida que evolucionan las amenazas, todo al lado de tus decisiones de riesgo crediticio. La eliminación de estos entornos aislados ofrece máxima flexibilidad y agilidad en cada paso de tus procesos de toma de decisiones de riesgo. Reduce la complejidad de gestionar múltiples herramientas de detección de fraudes en línea y sistemas de toma de decisiones dispares con una solución unificada de extremo a extremo para fraude, crédito y cumplimiento en todo el recorrido del cliente. Y observa cómo tu negocio crece como resultado.

¿Sabías que?

CTA

LATEST BLOGS

La guía ideal para m...

blog La guía ideal para motores de toma de decisiones ¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ...

Los mejores podcasts...

blog Los mejores podcasts 2020 de fintech y la banca que nos inspiran Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias ...

7 Razones para Usar ...

blog 7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo Desayuné en ...
Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Diez fintechs que es...

blog Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo ...
Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐

Los Beneficios y Rie...

blog Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐 Tú y un amigo planean una salida al ...

Cerrando la brecha d...

blog Cerrando la brecha de financiamiento para las PYME 10 empresas que adoptan la innovación en préstamos Las PYMEs continúan ...

La Guía Definitiva d...

blog La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios ¿Qué es el Análisis de ...

Optimización de la O...

blog Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones Cómo la respuesta no siempre radica ...

Aprovecha el Poder d...

En el dinámico sector financiero actual, Provenir ofrece una plataforma avanzada que integra la incorporación de clientes, la gestión de ...

¿La distancia social...

En el contexto del COVID-19, el mercado financiero de América Latina ha experimentado una aceleración en la adopción de tecnología ...

Herramientas de inte...

Provenir presenta sus herramientas de integración de datos, diseñadas para permitir a las organizaciones financieras acceder a la información crítica ...

Operacionalizando Mo...

blog Operacionalizando Modelos de Risco Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener ...
Loading...

Continue reading

Tres pasos para combatir el fraude en las telecomunicaciones

blog

Tres pasos para combatir el fraude en las telecomunicaciones

¿Tienes miles de millones de dólares de sobra? Si no los tienes, sigue leyendo.

Los operadores de telecomunicaciones (telco) pierden aproximadamente $40.000 millones en manos de estafadores cada año, y la situación está empeorando.

El fraude aumentó un 28 % entre 2019 y 2021, y con el aumento de los costos de los teléfonos, los estafadores logran su cometido con productos y servicios de mayor valor. Cada vez es más difícil identificar el comportamiento fraudulento a medida que se vuelve más complejo: hay más de 200 tipos de fraude solo en la industria de las telecomunicaciones. El problema claramente no va a desaparecer pronto.

¡Pero no te rindas todavía! Las empresas de telecomunicaciones pueden defenderse con tres tácticas altamente efectivas que, juntas, pueden reducir las deudas incobrables hasta en un 69 %. Solo usa las tres A:

  • Acceso
  • Análisis
  • Acción

¿En el centro de todo? Otra A: datos Alternativos. Introducir datos alternativos en cada paso del proceso de mitigación del fraude es la clave para recuperar miles de millones de dólares en pérdidas anuales.

1. Acceso

El primer paso para combatir el fraude es el acceso: el acceso a los datos, incluidos los datos alternativos, proporciona información más completa sobre el fraude y las comprobaciones KYC durante los procesos de activación. 

Un tipo común de fraude en esta etapa del ciclo de vida del cliente es el fraude de suscripción, que puede resultar muy costoso. Los estafadores usan identificaciones robadas e información de tarjetas de crédito para crear cuentas, comprar teléfonos costosos y quedarse con la mercancía gratis o revenderla. Si el delincuente está comprando un teléfono inteligente de última generación, eso representa la pérdida potencial de miles de dólares en ingresos de una sola estafa.

El acceso a un pozo profundo de fuentes de datos tradicionales y alternativos te permite identificar incluso las anomalías más sutiles durante las comprobaciones de fraude y KYC en el proceso de incorporación. Por ejemplo, los estafadores suelen utilizar identificaciones sintéticas para abrir cuentas, lo que puede ser difícil de detectar, ya que este tipo de identificaciones utiliza algunos elementos legítimos para pasar desapercibidas. Los datos alternativos pueden brindarte las pistas que necesitas para detectar fraudes, incluso en casos como este. Verifique el correo electrónico para ver si hay cambios menores o determinar si la geolocalización coincide con la actividad de las redes sociales.

2. Análisis

El segundo paso es el Análisis: analiza con precisión todos los datos a los que has accedido. Y no solo los analices a la antigua: integra el aprendizaje automatizado y la inteligencia artificial en tus análisis.

Digamos que el teléfono de una víctima de phishing ha sido jaqueado y el delincuente tiene activado el reenvío de mensajes de texto para poder recibir un código de seguridad. El análisis basado en el aprendizaje automatizado y en la inteligencia artificial de los datos móviles podría alertar a un equipo de detección de riesgos que se están reenviando mensajes de texto y sugerirles que se realicen verificaciones adicionales.

Tácticas como la apropiación de cuentas pueden causar daños incluso después de la incorporación. Imagina tener que detectar por tu cuenta pequeñas inconsistencias para cientos de miles de suscriptores a lo largo de todo el ciclo de vida. Puede ser un desafío para las soluciones de toma de decisiones heredadas identificar indicadores de fraude complejos.

Contar con una tecnología inteligente y automatizada que pueda seleccionar datos inusuales y analizarlos de forma rápida y precisa marcará la diferencia tanto para los suscriptores nuevos como para los activos. El aprendizaje automatizado y la IA se vuelven más inteligentes a medida que analizan los datos y el comportamiento, mejorando el reconocimiento de patrones fraudulentos que de otro modo se habrían pasado por alto.

Optimiza tu proceso de prevención de fraude con tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automatizado que puede analizar cualquier tipo de datos y mejora su precisión con cada análisis.

3. Acción

El último paso para ayudarte a detener el fraude es la Acción: cuando hayas accedido a todos los datos tradicionales y alternativos que necesitas y cuando estos hayan sido analizados por medio del aprendizaje automatizado y la inteligencia artificial, estarás listo para tomar una decisión.

Si el primer nivel de verificaciones aún no muestra una imagen clara de la legitimidad de un suscriptor, tu solución de toma de decisiones puede profundizar la revisión de los datos para lograr un análisis más detallado. Dependiendo de tu modelo, puedes ofrecerles un plan para suscriptores de alto riesgo o rechazarlos por completo. Por otro lado, si todo se ve bien, tu motor de toma de decisiones lo aprobará y lo incorporará.

La toma de decisiones avanzada utiliza todos los datos que has recopilado para tomar las decisiones más precisas, que te protegen contra el fraude. Mejora la eficiencia y te ahorra dinero al realizar solo las verificaciones necesarias: nunca tendrás que adoptar un enfoque único para todos.

Una vez que se toman las decisiones, los resultados se retroalimentan a la plataforma, agregando datos y análisis aún más valiosos para ayudar a la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automatizado a mejorar la precisión de tus decisiones en el futuro.

Hemos visto algunos ejemplos de cómo los datos alternativos pueden impulsar un motor de toma de decisiones para combatir el fraude, pero ¿qué son exactamente? Estas son las tres cosas principales que las empresas de telecomunicaciones deben saber sobre esta poderosa herramienta.

Parte 2: Tres cosas que las empresas de telecomunicaciones deben saber sobre los datos alternativos

El panorama financiero es enorme, especialmente a escala mundial. Las empresas de telecomunicaciones abarcan ese panorama, ya que los servicios y productos inalámbricos, como teléfonos y módems, tienen una gran demanda entre personas de todos los orígenes financieros. Para llegar a ellas, no puedes confiar solo en datos tradicionales como puntajes de crédito para determinar el riesgo de incumplimiento. La recopilación y el uso de datos alternativos pueden ayudarte a tener un impacto en innumerables vidas, aprovechando un enorme mercado mundial.

1. ¿Qué son los datos alternativos?

Son una herramienta poderosa para la inclusión financiera.

En pocas palabras, los datos alternativos son toda la información que no conservan las agencias de crédito y que ofrecen una perspectiva más holística de la salud financiera y el riesgo general de una persona. Pueden incluir información financiera como, por ejemplo, alquiler, servicios públicos o incluso pagos de telecomunicaciones, pero también analizan otra información como actividad en redes sociales, geolocalización y registros de propiedad.

Los datos alternativos pueden contar una historia más completa que los datos tradicionales solos. Hay 50 millones de “invisibles crediticios” en los EE. UU., junto con el 70 % de la población de América Latina, el 60 % del sudeste asiático, y casi una cuarta parte del mundo entero: hay casi 1.700 millones de personas sin antecedentes bancarios o crediticios. Esa es una gran cantidad de personas que no estarían calificadas para abrir una cuenta de telecomunicaciones únicamente a través de los métodos tradicionales.

Y si bien los puntajes de crédito han demostrado ser indicadores sólidos de si alguien paga sus cuentas a tiempo, ¿no tiene sentido analizar también los patrones de pago de los servicios públicos y otros recurrentes para predecir el mismo comportamiento para con las empresas de telecomunicaciones? Más del 90 % de los estadounidenses realiza pagos en teléfonos móviles financiados, pero solo el 2,5 % de los archivos de las oficinas de crédito al consumidor contienen información de pago de telecomunicaciones. Si bien es posible que tengas los registros de pago de tus propios suscriptores, poder acceder a esa información sobre aquellos que buscan cambiar de operador sería una forma confiable de determinar el riesgo. La combinación de los datos sobre servicios públicos y los puntajes de crédito te brindan información muy relevante para proporcionar indicadores de riesgo aún más sólidos.

La información sobre el pago de servicios de telecomunicaciones, servicios públicos y arrendamiento/propiedad a menudo es indicativa de la confiabilidad crediticia de una persona, pero las agencias de crédito simplemente no la tienen en cuenta. Es por eso que los datos alternativos son tan poderosos.

2. ¿Cómo se obtienen los datos alternativos?

Las empresas de telecomunicaciones pueden acceder a datos alternativos a través de registros públicos, junto con cualquier socio de datos que tú puedas haber integrado en tu solución de toma de decisiones. Estos socios de datos podrían compartir la actividad de las redes sociales, información de empleo y demás sobre tus clientes, datos a los que puedes acceder dependiendo de las reglas y regulaciones de cumplimiento de tu región sobre la toma de decisiones crediticias.

Si bien es posible que esta información no tenga una correlación tan directa con la confiabilidad crediticia, puede brindarte una imagen más completa del estilo de vida de una persona. Las redes sociales, por ejemplo, pueden ser una fuente muy esclarecedora de datos alternativos, y te brindan información sobre actividades y hábitos que pueden ser relevantes. A medida que más compañías de redes sociales comienzan a ofrecer opciones de pago integradas en sus plataformas, el perfil de Instagram de alguien podría brindarte una perspectiva sobre su comportamiento en cuanto a las transacciones. Comprender con qué frecuencia una persona compra en Instagram, qué tan caros son los artículos que compra y si estas compras se relacionan con la puntualidad de los pagos de sus cuentas podría ser una forma útil de analizar este comportamiento.

Asegúrate de tener acceso a integraciones de datos y socios que te ofrecerán la perspectiva más amplia dentro de los parámetros requeridos para mirar a los suscriptores a fin de obtener los mejores resultados a partir de los datos alternativos. Elegir una tecnología que pueda acelerar la integración de socios y el acceso a los datos alternativos garantizará un ROI rápido, conectándote con más suscriptores en menos tiempo.

3. ¿Funcionan los datos alternativos?

¡Sí! Es posible que los puntajes crediticios no reflejen necesariamente el estado financiero actual de una persona, ya que el puntaje considera en gran medida el comportamiento crediticio pasado además del comportamiento actual. Incluso si alguien es muy responsable en el presente, las malas decisiones de su pasado aún podrían afectar negativamente su crédito. Si analizaste el perfil de esa persona a través de un proceso tradicional de toma de decisiones, es posible que se haya marcado como de alto riesgo, lo que lleva a una evaluación inexacta. Lo mismo sería cierto para alguien que nunca tuvo acceso al crédito debido a su estado financiero anterior o a prácticas crediticias discriminatorias. Los datos alternativos resuelven ese problema.

Y hay evidencia para respaldar esto: El 64 % de los prestamistas/proveedores de crédito que usan datos alternativos ven una evaluación de riesgo mejorada, el 48 % tiene un aumento en la aceptación de ofertas y el 64 % ve beneficios tangibles en un periodo de un año a partir de su implementación. Otros beneficios incluyen mayor precisión en la toma de decisiones, mejor protección contra el fraude, mayor inclusión financiera, velocidad de comercialización más rápida, procesos de incorporación veloces y un valor general maximizado.

Vivimos en una era en la que la información es más accesible que nunca: es hora de utilizarla. La industria de las telecomunicaciones está a la vanguardia de la innovación, entonces, ¿por qué seguir evaluando la solvencia de la misma manera en la que lo hicimos hace décadas? Al incorporar datos alternativos a tu toma de decisiones, estás haciendo que el mundo sea aún más grande para millones de personas que necesitan servicios de telecomunicaciones y estás invitando a suscriptores de bajo riesgo que acelerarán tu crecimiento.

Obtén el libro electrónico

LATEST BLOGS

La guía ideal para m...

blog La guía ideal para motores de toma de decisiones ¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ...

Los mejores podcasts...

blog Los mejores podcasts 2020 de fintech y la banca que nos inspiran Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias ...

7 Razones para Usar ...

blog 7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo Desayuné en ...
Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Diez fintechs que es...

blog Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo ...
Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐

Los Beneficios y Rie...

blog Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐 Tú y un amigo planean una salida al ...

Cerrando la brecha d...

blog Cerrando la brecha de financiamiento para las PYME 10 empresas que adoptan la innovación en préstamos Las PYMEs continúan ...

La Guía Definitiva d...

blog La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios ¿Qué es el Análisis de ...

Optimización de la O...

blog Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones Cómo la respuesta no siempre radica ...

Aprovecha el Poder d...

En el dinámico sector financiero actual, Provenir ofrece una plataforma avanzada que integra la incorporación de clientes, la gestión de ...

¿La distancia social...

En el contexto del COVID-19, el mercado financiero de América Latina ha experimentado una aceleración en la adopción de tecnología ...

Herramientas de inte...

Provenir presenta sus herramientas de integración de datos, diseñadas para permitir a las organizaciones financieras acceder a la información crítica ...

Operacionalizando Mo...

blog Operacionalizando Modelos de Risco Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener ...
Loading...

Continue reading